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OpenCV-颜色通道的分离、合并author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql0716OpenCV-颜色通道的分离、合并颜色通道的分离：split() c++: void split(const mat& src, mat* mvbegin); c++: void split(inputarray m, outputarrayofarrays mv

#include不同文件夹下的头文件author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql0716示例路径： \test1\one\main.h \test1\one\main.cpp \test1\one\good.h \test1\two\some.h \test1\two\some.cpp在one文件夹

Windows中cl命令编译运行C++author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql0716在dos命令窗口，利用cl命令编译运行C++；设置步骤：1、正确安装Visual Studio 2013 我的安装路径是： “C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\”2、设置环境

C++常用总结author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql07161 std:vector学习C++ 向量(vector) http://www.cnblogs.com/mr-wid/archive/2013/01/22/2871105.htmlsize()指 目前存在的元素数。 元素个数capacity()指 容

FAST角点检测算法（二）- 非极大值抑制筛选fast特征点author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql0716fast角点检测算法参考文章《fast角点检测算法》（涵盖fast角点检测原理及C++、python代码，以及效果图）非极大值抑制，就是对于一个3*3（或5*5,7*7等奇数窗口）的窗口，如果存在多个特征点，则删除响应值较小的特征

FAST角点检测算法author@Jason http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、FAST角点检测原理算法步骤： 1、在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为 Ip 2、以3为半径画圆，覆盖p点周围的16个像素，如下图所示 3、设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的n个像素的像素值都小于 Ip−t或者有连续的n个像素都大于Ip+t， 那么这

利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xmlauthor@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161 利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xml该训练是基于adaboost算法训练的。工具： 1、opencv_createsamples.exe 2、opencv_

Windows10 + Visual Studio Ultimate 2013（VS2013） + opencv2413author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、Visual Studio Ultimate 2013安装VS2013下载： 链接: http://pan.baidu.com/s/1hrAV1Ww 密码: zu5t安装完成后，使用

canny边缘检测author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、canny边缘检测代码python代码（对图片进行边缘检测）import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/testSource/myImg/031.jpg',0)imgs = cv2.Canny(img,100,200)cv2.

曲率卷积核提取图像曲率author@jason http://blog.youkuaiyun.com/lql07161 曲率卷积核该卷积核为3*3的窗口，该窗口参看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23132541 -1/16 5/16 -1/16 5/16 -1

矩、中心矩、质心、patch方向author@jason_q http://blog.youkuaiyun.com/lql0716１、几何矩理论1.1 矩与数学期望数学期望 定义（一维离散）：设X∈[a,b]\mathbf X \in [a,b]，密度为f(x)f(x)，数学期望为： E(X)=∑i=1∞xiP(xi)E(\mathbf X) = \sum_{i=1}^{\infty}x_i P(x

C++ - opencv - 图像融合author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql0716/article/details/54584515#include <QCoreApplication>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <op

OpenCV-调整图像的对比度、亮度author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、图像的对比度、亮度调整原理f(x)：原图像的像素g(x)：输出图像的像素a（a>0）：称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，其取值范围一般为0.0-3.0b：称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度公式如下： g(i,j) = a * f(

哈希表、散列表author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql07161 哈希表原理哈希表，也称散列表，其原理就是根据所给的值xx，利用给定的哈希函数index=f(x)index = f(x)计算该函数值，所得的函数值作为索引值indexindex，从而在查表的时候可以快速获取其位置。哈希表是以空间换时间，即空间复杂度较高，时间复杂度很低，为